原文:多重共線性

檢驗多重共線 如果發現存在多重共線性,可以采取以下處理方法。 如果不關心具體的回歸系數,而只關心整個方程預測被解釋變量的能力,則通常可以不必理會多重共線性 假設你的整個方程是顯著的 。這是因為,多重共線性的主要后果是使得對單個變量的貢獻估計不准,但所有變量的整體效應仍可以較准確地估計。 如果關心具體的回歸系數,但多重共線性並不影響所關心變量的顯著性,那么也可以不必理會。即使在有方差膨脹的情況下,這 ...

2021-09-03 14:28 0 122 推薦指數:

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Python:多重共線性檢驗

本文出處:https://www.pythonheidong.com/blog/article/891810/fca72fefb44eebb191e8/ 1.多重共線性概念 共線性問題指的是輸入的自變量之間存在較高的線性相關度。共線性問題會導致回歸模型的穩定性和准確性大大降低,另外,過多 ...

Fri Nov 19 01:32:00 CST 2021 0 1195
多重共線性診斷及處理

一、定義 多重共線性(Multicollinearity)是指線性回歸模型中的解釋變量之間由於存在較精確相關關系或高度相關關系而使模型估計失真或難以估計准確。完全共線性的情況並不多見,一般出現的是在一定程度上的共線性,即近似共線性。 二. 目前常用的多重共線性診斷方法   1.自變量 ...

Mon Nov 26 19:34:00 CST 2018 0 11649
邏輯回歸-建模后-多重共線性

一般要考慮回歸模型的共線性問題,但是有了模型才能做,是滯后的操作. 用方差膨脹系數VIF來判斷共線性問題,一般VIF<10 則認為沒有多重共線性,一般>10則認為有嚴重的多重共線性,則刪掉 ...

Fri Feb 21 07:44:00 CST 2020 0 1109
R語言——多重共線性處理

在多元回歸分析中已經介紹過,當自變量之間具有顯著的相關關系時,可能會存在多重共線性。嚴重的多重共線性會大大影響模型的預測結果。除了可以用容忍度與方差擴大因子來度量模型的多重共線性以外,還可以用條件數來度量,常用κ表示,條件數可以定義為: , 其中,λ為的特征值(X代表自變量矩陣)。一般認為 ...

Tue Jun 06 02:57:00 CST 2017 0 5551
線性模型——異方差、序列相關、多重共線性與內生性的處理

在實際的計量經濟學問題中,完全滿足回歸的基本假設的情況並不多見。不滿足基本假定的情況。稱為違背基本假定 違背基本假定的情況主要包括: 隨機干擾項存在異方差 隨機干擾項的序列相關(或稱自相關) 解釋變量之間的多重共線 解釋變量為隨機變量,存在內生性 異方差性 ...

Thu Dec 24 23:12:00 CST 2015 0 10208
多重共線性檢驗-方差膨脹系數(VIF)

  方差膨脹系數(variance inflation factor,VIF)是衡量多元線性回歸模型中復 (多重)共線性嚴重程度的一種度量。它表示回歸系數估計量的方差與假設自變量間不線性相關時方差相比的比值。   多重共線性是指自變量之間存在線性相關關系,即一個自變量可以是其他一個 ...

Fri Jun 07 00:52:00 CST 2019 0 8277
機器學習筆記之多重共線性問題以及如何解決

0x00 概述 在進行線性回歸分析時,容易出現自變量(解釋變量)之間彼此相關的現象,我們稱這種現象為多重共線性。 適度的多重共線性不成問題,但當出現嚴重共線性問題時,會導致分析結果不穩定,出現回歸系數的符號與實際情況完全相反的情況。 本應該顯著的自變量不顯著,本不顯著的自變量卻呈現出顯著性 ...

Wed Feb 10 19:10:00 CST 2021 0 802
 
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